mysql查詢優(yōu)化的幾種方法（mysql查詢優(yōu)化的幾種方法有哪些）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于mysql查詢優(yōu)化的幾種方法的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、如何提高上百萬(wàn)級(jí)記錄MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢速度

• 2、mysql如何優(yōu)化以下語(yǔ)句，查詢耗時(shí)太久了？

• 3、mysql中怎樣對(duì)大批量級(jí)的數(shù)據(jù)查詢進(jìn)行優(yōu)化

• 4、mysql查詢所用時(shí)間過(guò)長(zhǎng) 如何優(yōu)化？

一、如何提高上百萬(wàn)級(jí)記錄MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)查詢速度

關(guān)于mysql處理百萬(wàn)級(jí)以上的數(shù)據(jù)時(shí)如何提高其查詢速度的方法

最近一段時(shí)間由于工作需要，開(kāi)始關(guān)注針對(duì)Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的select查詢語(yǔ)句的相關(guān)優(yōu)化方法。

由于在參與的實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)當(dāng)mysql表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬(wàn)級(jí)時(shí)，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時(shí)，其查詢速度簡(jiǎn)直無(wú)法容忍。曾經(jīng)測(cè)試對(duì)一個(gè)包含400多萬(wàn)條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時(shí)間竟然高達(dá)40幾秒，相信這么高的查詢延時(shí)，任何用戶都會(huì)抓狂。因此如何提高sql語(yǔ)句查詢效率，顯得十分重要。以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語(yǔ)句優(yōu)化方法：

1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

2、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒(méi)有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：(不能前置百分號(hào))

select id from t where name like ‘%c%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9、應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc開(kāi)頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%’

select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。

11、在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使 用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12、不要寫一些沒(méi)有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(…)

13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語(yǔ)句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過(guò)6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì) 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22、臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，最好使 用導(dǎo)出表。

23、在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24、如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過(guò)程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。

25、盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過(guò)1萬(wàn)行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問(wèn)題，基于集的方法通常更有效。

27、與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開(kāi)發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的開(kāi)始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過(guò)大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

二、mysql如何優(yōu)化以下語(yǔ)句，查詢耗時(shí)太久了？

根據(jù)所描述的問(wèn)題，可嘗試在mms_profitcenter 的FOrderID ，F(xiàn)Suffix列上建立索引，再查詢?cè)囋嚒?下面提供30種mysql常用優(yōu)化方法供參考：

1.對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒(méi)有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10

union all

select id from t where num=20

5.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like '%abc%'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6.in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然而，如果在編譯時(shí)建立訪問(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc開(kāi)頭的id

select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like 'abc%'

select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

10.不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。

11.在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12.不要寫一些沒(méi)有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(...)

13.很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語(yǔ)句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14.并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。

15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過(guò)6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì)逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20.盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21.避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22.臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過(guò)程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。

25.盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過(guò)1萬(wàn)行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問(wèn)題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開(kāi)發(fā)時(shí)間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的開(kāi)始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過(guò)大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

三、mysql中怎樣對(duì)大批量級(jí)的數(shù)據(jù)查詢進(jìn)行優(yōu)化

在我們使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，比較常用也是查詢，包括基本查詢，關(guān)聯(lián)查詢，條件查詢等等，對(duì)于同一個(gè)操作，SQL語(yǔ)句的實(shí)現(xiàn)有很多種寫法，但是不同的寫法查詢的性能可能會(huì)有很大的差異。這里主要介紹下select查詢優(yōu)化的要點(diǎn)。

1. 使用慢查詢?nèi)罩救グl(fā)現(xiàn)慢查詢。

2. 使用執(zhí)行計(jì)劃去判斷查詢是否正常運(yùn)行。

3. 總是去測(cè)試你的查詢看看是否他們運(yùn)行在最佳狀態(tài)下 –久而久之性能總會(huì)變化。

4. 避免在整個(gè)表上使用count(*),它可能鎖住整張表。

5. 使查詢保持一致以便后續(xù)相似的查詢可以使用查詢緩存。

6. 在適當(dāng)?shù)那樾蜗率褂肎ROUP BY而不是DISTINCT。

7. 在WHERE, GROUP BY和ORDER BY子句中使用有索引的列。

8. 保持索引簡(jiǎn)單,不在多個(gè)索引中包含同一個(gè)列。

9. 有時(shí)候MySQL會(huì)使用錯(cuò)誤的索引,對(duì)于這種情況使用USE INDEX。

10. 檢查使用SQL_MODE=STRICT的問(wèn)題。

11.對(duì)于記錄數(shù)小于5的索引字段，在UNION的時(shí)候使用LIMIT不是是用OR.

12. 為了 避免在更新前SELECT，使用INSERT ON DUPLICATE KEY或者INSERT IGNORE ,不要用UPDATE去實(shí)現(xiàn)。

3. 不要使用 MAX,使用索引字段和ORDER BY子句。

14. 避免使用ORDER BY RAND().

15. LIMIT M，N實(shí)際上可以減緩查詢?cè)谀承┣闆r下，有節(jié)制地使用。

16. 在WHERE子句中使用UNION代替子查詢。

17. 對(duì)于UPDATES（更新），使用 SHARE MODE（共享模式），以防止獨(dú)占鎖。

18. 在重新啟動(dòng)的MySQL，記得來(lái)溫暖你的數(shù)據(jù)庫(kù)，以確保您的數(shù)據(jù)在內(nèi)存和查詢速度快。

19. 使用DROP TABLE，CREATE TABLE DELETE FROM從表中刪除所有數(shù)據(jù)。

20. 最小化的數(shù)據(jù)在查詢你需要的數(shù)據(jù)，使用*消耗大量的時(shí)間。

21. 考慮持久連接，而不是多個(gè)連接，以減少開(kāi)銷。

22. 基準(zhǔn)查詢，包括使用服務(wù)器上的負(fù)載，有時(shí)一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢可以影響其他查詢。

23. 當(dāng)負(fù)載增加您的服務(wù)器上，使用SHOW PROCESSLIST查看慢的和有問(wèn)題的查詢。

24. 在開(kāi)發(fā)環(huán)境中產(chǎn)生的鏡像數(shù)據(jù)中 測(cè)試的所有可疑的查詢。

來(lái)源：PHP程序員雷雪松的博客

四、mysql查詢所用時(shí)間過(guò)長(zhǎng) 如何優(yōu)化？

建議這種情況下，可以只查詢部分內(nèi)容即可。可以用limit方法進(jìn)行限制查詢條數(shù)的多少。

舉例：

select * from tablename;//此時(shí)查詢的是所有的記錄，用時(shí)可能比較多。

select * from tablename limit 20,40;//這樣就只會(huì)查詢出需要的第20條到40條。

備注：除了此優(yōu)化外，可以只查詢需要的字段，還可以增加其余的一些where條件，來(lái)減少數(shù)據(jù)查詢的壓力。

以上就是關(guān)于mysql查詢優(yōu)化的幾種方法相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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